Maria Virginia Gonzalez
Así como usamos un procesador de texto para escribir documentos y trabajar con palabras en una computadora, podemos usar una Aplicación SIG para trabajar con información espacial en una computadora. SIG es sinónimo de “Sistemas de Información Geográfica”.
QGIS es un SIG popular de código abierto con capacidades avanzadas. La aplicación proporciona menús en la parte superior de la ventana (Proyecto, Editar etc.) que cuando se hace clic con el ratón, muestra un panel de acciones. Estas acciones proporcionan una forma para que pueda decirle a la aplicación SIG lo que quiere hacer. Por ejemplo se puede usar los menús para decirle a la aplicación SIG que agregue una nueva capa a la pantalla.
Barra de Herramientas (hileras de pequeñas imágenes que pueden ser pulsadas con el ratón) normalmente están situadas debajo de los menús y proporciona una manera más rápida de utilizar acciones necesarias frecuentemente .
Esta es la barra de tareas de QGIS en la cual podemos encontrar distintos comandos, entre ellos agregar capas, seleccionar, zoom, informacion, editar etc
A la izquierda esta el navegador que les permitira añadir elementos a su mapa rapidamente. Y a la izquierda en el extremo inferior esta la barra de capas donde ustedes podran hacer aparecer o desaparecer capas, conocer mas de su informacion etc.
Este es el ambiente de QGIS y donde estaran las herramientas donde ustedes se moveran. El panel de la derecha es la caja de herramienta de procesos donde ustedes encontraran diferentes funciones. Por ejemplo, reproyectar una capa o calcular un valor promedio en una grilla. Una función común de aplicaciones SIG es mostrar las Capas del mapa. Las capas del mapa se almacenan como archivos en un disco o como registros en una base de datos. Normalmente cada capa del mapa representará algo en el mundo real —- una capa de carreteras por ejemplo tendrá datos sobre el sistema vial.
Por ejemplo, presionando este icono abriremos un menu:
Como el que aparece aqui
En este menu ustedes podran cargar archivos vectoriales, raster, tablas que tengan almacenado en su ordenador
Los datos vectoriales proporcionan una forma de representar las entidades del mundo real dentro del entorno SIG. Una entidad es cualquier cosa que pueda ver en el paisaje.Cada una de estas cosas sería una entidad cuando las representemos en una aplicación SIG. Las entidades vectoriales tienen atributos, que consisten en texto o información numérica que describe las entidades.
Una entidad vectorial tiene su forma representada usando geometría. La geometría está formada por uno o más vértices interconectados. Un vértice describe una posición en el espacio utilizando un eje X, Y y opcionalmente Z.
Cuando la geometría de una objeto espacial consiste en un solo vértice, se conoce como una elemento punto (véase la ilustración figure_geometry_point). Cuando la geometría consiste en dos o más vértices y el primer y último vértice no son iguales, un elemento polilínea se forma (ver ilustración figure_geometry_polyline). Cuando tres o más vértices están presentes, y el último vértice es igual a la primero, un elemento polígono se forma (vea la ilustración figure_geometry_polygon).
Ese es un archivo vectorial de tipo poligono que delimita los paises de sudamerica. Pero tambien pueden tener puntos:
O lineas:
Haciendo clic derecho en la capa que deseen conocer dentro de su barra de capas podran acceder a la tabla que posee toda la informacion conocida como tabla de atributos:
Mirando hacia atrás en la imagen de un paisaje, debería ser capaz de ver los diferentes tipos de objetos en la forma en que un SIG los representa ahora (ver ilustración figure_geometry_landscape).
Ahora que hemos descrito qué son los datos vectoriales, veamos cómo se administran y usan los datos vectoriales en un entorno SIG. La mayoría de las aplicaciones GIS agrupan entidades vectoriales en capas. Las entidades en una capa tienen el mismo tipo de geometría (por ejemplo, todas serán puntos) y los mismos tipos de atributos (por ejemplo, información sobre qué especie es un árbol para una capa de árboles). Por ejemplo, si ha registrado las posiciones de todos los senderos en su escuela, generalmente se almacenarán juntos en el disco duro de la computadora y se mostrarán en el SIG como una sola capa. Esto es conveniente porque le permite ocultar o mostrar todas las entidades de esa capa en su aplicación SIG con un solo clic del mouse.
Ademas, al añadir capas vectoriales puede modificar la simbologia, conocer propiedades de su capa, que columnnas posee, unir informacion de tablas, etc
Por ejemplo, aqui poseen la simbologia de su capa. Al añadir las capas vectoriales a la vista del mapa en una aplicación SIG, estas se dibujaran con colores al azar y símbolos básicos. Una de las grandes ventajas de utilizar un SIG es que puede crear mapas personalizados muy fácilmente. El programa SIG le permitirá elegir los colores del tipo de entidad (por ejemplo,)
Si todas las líneas de un mapa fueran del mismo color, anchura, grosor y tuvieran la misma etiqueta, sería muy difícil de entender lo que vemos. Además, el mapa nos daría muiy poca información. Si todas las líneas de un mapa fueran del mismo color, anchura, grosor y tuvieran la misma etiqueta, sería muy difícil de entender lo que vemos. Además, el mapa nos daría muiy poca información.
Por ejemplo, aqui podemos colorear CADA POLIGONO de acuerdo al pais
La geometría de estas características de este vector de paises es la de un polígono, los atributos que hemos grabado son por ejemplo nombre de Pais
Los atributos para una característica vectorial se almacenan en una tabla. Una tabla es como una hoja de cálculo. Cada columna de la tabla se llama campo. Cada línea de la tabla es un registro. La tabla table_house_attributes muestra un ejemplo sencillo de cómo aparece una tabla en un SIG. Cada registro de la tabla de atributos de un SIG corresponde a una característica. Normalmente, la información de la tabla de atributos se almacena en una especie de base de datos. La aplicación SIG enlaza los registros de atributo con la geometría de la característica, de modo que podemos localizar registros de la tabla seleccionando características en el mapa y encontrar características en el mapa seleccionando características en la tabla.
El hecho de que las entidades tengan atributos así como geometría en una aplicación SIG ofrece muchas posibilidades. Por ejemplo, se pueden usar los valores de atributo para indicar al SIG qué colores y estilo utilizar cuando se dibujan las entidades (ver figure_style_by_attribute). El proceso de ajustar los colores y dibujar estilos siempre viene indicado como ajuste de simbología de entidad.
1.Los datos de atributos también pueden ser útiles a la hora de crear etiquetas de mapa . La mayoría de las aplicaciones SIG incorporan la facultad de seleccionar un atributo que permite etiquetar cada entidad.
Si alguna vez ha buscado en un mapa searched a map el nombre de un lugar o una entidad específica, sabrá cuánto tiempo puede requerir. Disponer de datos de atributo puede hacer rápida y fácil la búsqueda de una entidad dada.
Finalmente, los datos de atributos pueden ser muy útiles para realizar análisis espacial . El análisis espacial combina la información espacial almacenada en la geometría de las entidades, con la información de sus atributos. Esto permite estudiar las entidades y el modo en que se relacionan entre sí Existen muchos tipos de análisis espacial que pueden realizarse; por ejemplo, se puede utilizar SIG para averiguar cuántas casas con tejado rojo hay en un área en particular. Si tenemos tres entidades, se puede utilizar el SIG para intentar averiguar qué especies podrían verse afectadas si se urbaniza una determinada zona de terreno. Podemos utilizar los atributos almacenados para muestras de agua a lo largo del curso de un río para entender dónde penetra la contaminación en la corriente. Las posibilidades son ilimitadas. En un tópico posterior se explorará el análisis espacial con mayor detalle.
Antes de pasar a ver los datos de atributo con mayor detalle, hagamos una pequeña recapitulación.
En los temas anteriores hemos dado un vistazo más de cerca a los datos vectoriales. Mientras que las entidades vectoriales utilizan geometría (puntos, polilíneas y polígonos) para representar el mundo real, los datos ráster toman un enfoque diferente. Los ráster se componen de una matriz de píxeles (también llamadas celdas), cada uno con un valor que representa las condiciones de la zona cubierta por dicha celda(ver figure_raster). En este tema vamos a ver más de cerca los datos ráster, cuando son útiles y cuando tiene más sentido utilizar los datos vectoriales.
Figura 6.2 Un conjunto de datos ráster esta compuesto de filas (corriendo de un lado a otro) y columnas (corriendo hacia abajo) de píxeles (también conocidos como celdas). Cada píxel representa una región geográfica, y el valor en ese píxel representa alguna característica de dicha región.
Los datos ráster se utilizan en una aplicación SIG cuando se desea mostrar información que es continua a través de un área y no puede ser dividido fácilmente en entidades vectoriales. Cuando le presentamos un dato vectorial, le mostramos la imagen figure_landscape. Las entidades de punto, polilínea y polígono funciona bien para representar algunos objetos espaciales en este paisaje, como árboles, carreteras, huellas de edificios. Otros objetos espaciales de un paisaje pueden ser más difícil representarlos utilizando entidades vectoriales. Por ejemplo las praderas que se muestran tienen muchas variaciones en color y densidad de cobertura. Sería bastante fácil hacer un solo polígono alrededor de cada pradera, pero mucha de la información se perderá en el proceso de simplificación de los objetos espaciales a un solo polígono. Esto es porque cuando se da un valor de atributo de entidad vectorial, se aplica a toda la entidad, por lo que los vectores no son buenos representando entidades que no son homogéneas (lo mismo) en todo. Otro enfoque puede tomar esto para digitalizar cada variación pequeña de color de hierba y la cubierta como un polígono separado. El problema con este enfoque es que tomará una enorme cantidad de trabajo con el fin de crear un buen conjunto de datos vectoriales.
Los datos ráster no solo son buenos en imágenes que representan la superficie del mundo real (por ejemplo imágenes de satélite y fotografías aéreas), también son buenos en representar ideas más abstractas. Por ejemplo, los ráster se pueden utilizar para mostrar tendencias de lluvia sobre un área, o para representar riesgos de incendio en un paisaje. En estos tipos de aplicación, cada celda representa un valor diferente en el ráster, por ejemplo riesgo de incendio a una escala de uno a diez.
La imagen de satélite se crea cuando los satélites que orbitan un punto de la tierra, cámaras digitales especiales dirigidos a la tierra toman una imagen del área de la tierra por donde están pasando.
En otros casos, los datos ráster pueden ser calculados. Por ejemplo, una compañía de seguros puede tomar los informes de incidentes de crímenes de la policía y crear un mapa ráster amplio del país mostrando que tan alto es la probabilidad de incidencia criminal en el área. Los meteorólogos (gente que estudian los patrones del clima) podría generar un ráster a nivel provincia que muestre el promedio de temperatura, lluvia y dirección del viento utilizando datos recogidos de estaciones meteorológicas
Resolución Espacial
Toda capa ráster en un SIG tiene píxeles (celdas) de un tamaño fijo que determina su resolución espacial. Esto se hace evidente cuando nos fijamos en una imagen a pequeña escala y luego acercarse a una gran escala.
A veces usar una resolución espacial baja es útil cuando se desea trabajar con un área grande y no esta interesado en ver cualquier área a un mayor detalle. Los mapas de nube que vemos en el reporte de clima, son un ejemplo de esto
Resolución espectral
Si toma una fotografía a color con una cámara digital o una de teléfono celular, la cámara utiliza sensores electrónicos para detectar la luz roja, verde y azul. Al mostrar la imagen en una pantalla o impresa. La información del el rojo, verde y azul (RGB) es combinada para mostrarse en una imagen que los ojos pueden interpretar. Mientras la información aun esta en formato digital, esta información RGB se almacena en bandas separadas de color.
Mientras que nuestros ojos sólo pueden ver longitudes de onda RGB, los sensores electrónicos en las cámaras son capaces de detectar longitudes de onda que nuestros ojos no pueden.
Debido a que se tienen imágenes que contienen múltiples bandas de luz es útil un SIG, los datos ráster se proporcionan a menudo como imágenes multibanda. Cada banda en la imagen es como una capa separada. El SIG combinará tres de las bandas y los mostrará como rojo, verde y azul para que el ojo humano pueda verlos. El número de bandas en una imagen ráster se conoce como resolución espectral.
Los datos ráster también se utilizan a menudo en la agricultura y la silvicultura para gestionar la producción de cultivos. Por ejemplo, con una imagen de satélite de las tierras de un granjero, se puede identificar áreas donde las plantas están creciendo mal y luego usar esa información para aplicar más fertilizante sólo en las zonas afectadas. Los silvicultores utilizan datos ráster para estimar la cantidad de madera que puede ser recolectada de una zona.
Resumamos lo que hemos cubierto en esta hoja de ejercicios:
Los datos raster consisten en una cuadrícula de píxeles de tamaño regular.
Los datos ráster son buenos para mostrar Información que varia continuamente.
El tamaño del pixel en una imagen raster determina su resolución espacial.
Las imágenes ráster pueden contener una o más bandas, cada una cubre la misma área espacial, pero contiene diferente información.
Cuando los datos ráster contiene bandas de diferentes partes de espectro electromagnético, estas se llaman imágenes multiespectrales.
Tres de las bandas de una imagen múlti-espectral se puede mostrar en los colores Rojo, Verde y Azul para que podamos verlas.
Las imágenes compuestas de una sola banda se denominan imágenes en escala de gris.
Las imágenes de raster pueden consumir grandes cantidades de espacio de almacenamiento.
Puede ser que quieramos resumir los datos de un raster en un vector por diversas razones. Nos interesa conocer por ejemplo, la cobertura de vegetacion promedio en cada pais o promedio de luces nocturnas de cada pais. Para ello nos iremos a la Caja de herramientas de procesos y seleccionaremos Estadistica zonal
Nos aparecera un recuadro asi:
El cuadro capa de entrada nos pedira seleccionar nuestro vector el cual tendra las medidas resumen de nuestro raster. En capa raster seleccionaremos nuestro raster, en este caso se halla seleccionado un raster de luces nocturnas de 2021. Seleccionamos la banda que deseamos resumir (puede ser que, como hablamos, nuestro raster tenga muchas bandas). Se puede elegir un prefijo, que distinguira nuestra columna creada en la tabla de atributo con las medidas resumen y finalmente, elegimos la estadistica a calcular:
En este caso se selecciono el numero de pixeles, la suma de los valores de banda de cada pixel y el valor promedio
Obtenemos un vector donde cada pais tendra como valor el promedio de la banda 1 de todos los pixeles incluidos. En este caso nuestro raster era de luces nocturnas, y el valor promedio sera de luces nocturnas por pais
